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研究生必看(1)：如何找外文文獻？
更新於 2020/09/18閱讀時間約 4 分鐘
知識流動，一日分享
兩手一攤的研究生
很多大學或研究所的學生，很少人使用圖書館購買的外文資料檢索系統，查詢一些最新的期刊文獻資料，站在寶山卻不知道開挖，我覺得很可惜；本專欄的讀者應該也有很多法律人，想要查詢國外文獻期刊，但是卻不知道如何使用？寫論文想要引用一些外國法律文獻，卻不知道如何著手？
有人或許會問參考中文資料就好了，難道是外國的月亮比較圓嗎？
是的，譬如說等下要介紹的主題<自動駕駛>，外國法律文獻隨便找都是上百篇，國內卻不到十篇。
光是量就不如人了，西天取經也是不得不然，我參考口試時看到別人寫的論文，直接會看註解，大概就知道這篇論文的可參考性了。
從實戰中來教你
這是一個充滿科技機緣的時代，透過一些科技工具，可以用傳統五倍以上的速度閱讀法律外文文獻，如果在這樣子的時代都不多看一些文獻，那真的是辜負了你繳交的學費。
我們可以總歸有兩種挖掘資料的技巧：
- 如何蒐尋法律外文文獻：系統查詢
- 如何有效閱讀外文文獻與轉換成論文內容：轉譯、引註
不過這樣子說也很抽象，我就舉最近寫的文章為例，一邊寫一邊分享給大家自己找資料轉換成文獻的心得...
十月份的研討會
10月30日預計參加一場研討會，筆者正在寫一篇自動駕駛/人工智慧/5G的論文，是第三場的報告人。
這是一個5G/AI/法律研討會，還要加上資通安全，撰寫的過程中，實在頭腦昏昏，不太清楚要寫什麼題目，主辦方當然也希望能在這幾個主題中打轉，在國內<臺灣期刊論文索引>中5G+人工智慧，卻看不到可以參考的文章，結果如下...
又換了一些關鍵字，結果還是差不多，寥寥可數四個字可以形容。
畢竟國內文獻本來就很少，就算找到，裡面要遇到法律領域更是少見，於是想說先看看國外對於這幾個主題有什麼熱門議題？
下對關鍵字很重要
中央大學使用的是WestLaw...
一開始是使用5G/AI搜尋，大概三十幾篇文章；初步掃了幾篇文章的標題、內容，發現都是一些背景介紹性的內容。
後來發現
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這個出版專題的內容能讓大家在實際操作的過程中，看看我是如何克服心魔，或者是無法克服心魔的窘態，正如同災難投資法那本書，並不是一本歌功頌德自己的投資法有多厲害，而是誠實地面對自己如何從不斷的犯錯中，找出問題的關鍵，並逐漸改善自己個性的缺失，也讓自己投資報酬率愈來愈好的過程。
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
1. 只依賴關鍵字找論文：
- 這類學生會利用關鍵字在最新的機器學習會議中尋找相關的論文，雖然這樣做能快速找到與自己研究領域相關的論文，但這種方法只能找到「字面上」相關的論文。這意味著，學生們可能會錯過那些沒有直接使用關鍵字但實際上對研究有重大影響的文獻。因此，學生應該學會使用更廣泛的搜尋策
要申請專利之前，一定必做的功課就是專利檢索，但專利實在太多了，除了台灣專利之外，其他國家的專利也是搜尋內容之一，多數企業都在專利檢索上耗費了大量時間和人力，隨著科技進步，現在也可以用AI幫你快速蒐集且過濾專利。
1. 只找「字面上」相關的論文：
- 這類學生常常只利用關鍵字搜尋最新的會議論文。這種方法的確可以找到與關鍵字直接相關的論文。然而，這樣的搜尋方式存在一個盲點，因為只能找到「字面上」相關的論文，卻無法發現那些「字面下」更深層次相關的研究。這些更深層次的研究可能會對你目前的研究提供更為重要的啟
其實，每篇論文的貢獻，絕對都是站在前人的努力上的。就像現在的AI，名稱是大語言模型，再更早以前叫做編碼器-解碼器循環神經網絡，再更早以前還有別的名字。「你需要去了解，2024你看到的論文，在歷史上是怎麼一步一步長出來的。」你要去找到源頭的問題，去觀察不同時代大家如何解問題，你才會知道解決方案。
今天要講一個比較進階的專利檢索項目，為了確認商品在預計販售的地區，沒有侵權疑慮，可以自由販賣，所以要針對商品的主要特徵去檢索，包含單一特徵、組合特徵，都要在選定區域逐一排查，才能避免商品技術遭控侵權而無法順利銷售。
自動駕駛汽車的發展引發了全球性的法律討論，尤其焦點在於風險分配和責任釐清。本文探討自動駕駛等級分類、自駕車使用人的責任風險分配以及各國自駕車過失責任的作法，並對特斯拉的FSD在臺灣的應用進行了探討。建議臺灣的法規應及時調整，制定自動駕駛車輛的行為態樣與相關罰則，明確自動駕駛的規範和相關法律責任。
這陣子在研究自動駕駛技術，還記得2021年我當時分享了特斯拉的自動駕駛技術，那時候特斯拉還有雷達、沒有occupancy networks、自動標記算法和虛擬場景構建算法都沒有現在完善，那個時候特斯拉使用BEV鳥瞰圖來進行感知融合計算深度，再配上蒙地卡羅決策樹的方法來進行道路決策，後面一步步提升感知
今天搜尋資料時，看到華藝網站的推薦：
【下載完整報告】AI熱潮從學術研究也能看出端倪？哪些議題是2023熱搜議題？
好奇瀏覽一下2023年華藝線上圖書館年度數據回顧，不意外的是AI 搜尋紀錄大幅增長。但我認為人工智慧相關文獻其實還不算多，所以搜尋紀錄只有這麼多，並未充分反映大眾對AI的關切。
自從2017年7月來美國讀博士，
今年2024年已經是在美國第七年了。
2017-2022這五年，
我在美國印第安納州西拉法葉的普渡大學統計系攻讀博士學位。
當時的研究課題是線上機器學習(Online Machine Learning) 以及強盜演算法 (Bandit Alg
學術文化、數位科技，人工智慧發展的進步非常神速。海量的資訊迎面而來、各式各樣的創作成品，透過數位搜索工具，很容易被取得，也容易辨識作品是抄襲或原創。有志氣的寫作者都希望自己的成果越來越傑出，在各自領域出人頭地。抄襲是個罪行，很容易理解，也被絶大多數創作者視為不能觸碰的「天條」。
最
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1. 只依賴關鍵字找論文：
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1. 只找「字面上」相關的論文：
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